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监控运维
**本文引用的文件** - [application.yaml](file://fms-api/src/main/resources/application.yaml) - [pom.xml](file://fms-api/pom.xml) - [FmsApiApplication.java](file://fms-api/src/main/java/cn/g3soft/fmsapi/FmsApiApplication.java) - [GlobalExceptionHandler.java](file://fms-api/src/main/java/cn/g3soft/fmsapi/exception/GlobalExceptionHandler.java) - [OrgDatabaseProperties.java](file://fms-api/src/main/java/cn/g3soft/fmsapi/database/OrgDatabaseProperties.java) - [http.js](file://fms-vue/src/services/http.js) - [FpsMonitor.vue](file://fms-vue/src/components/FpsMonitor.vue) - [LogRebuild.java](file://.tmp-fkcheck/LogRebuild.java)目录
简介
本文件为 FMS 系统的监控运维文档，覆盖前端性能指标采集、后端接口响应时间监控、数据库查询性能分析、日志收集与管理策略、系统健康检查机制、数据库监控方案以及运维管理工具使用指南（服务启停、配置热更新、故障自愈）和容量规划扩容策略。内容基于仓库中现有实现进行梳理，并给出可落地的运维建议与可视化图示。
项目结构
FMS 由前后端两部分组成：
- 前端 fms-vue：基于 Vue 3 + Vite，提供用户界面与前端性能监控能力（FPS 面板），并通过统一的 HTTP 客户端访问后端 API。
- 后端 fms-api：Spring Boot 应用，暴露 /api 上下文下的 REST 接口；通过 Druid 连接池访问 SQL Server；内置全局异常处理与统一返回结构；支持按组织动态加载数据库配置。
graph TB
A["浏览器"] --> B["前端 fms-vue<br/>HTTP 客户端"]
B --> C["后端 fms-api<br/>Spring MVC"]
C --> D["Druid 连接池"]
D --> E["SQL Server 数据库"]
图表来源
章节来源
核心组件
- 前端性能监控：FPS 面板组件，实时统计当前帧率、平均帧率、最低帧率，并以柱状图展示历史趋势，支持拖拽定位与重置。
- 前端网络层：Axios 封装，统一注入认证头、统一错误处理、超时与网络异常提示、鉴权失败跳转登录。
- 后端全局异常处理：集中捕获业务异常、数据库异常等，记录系统级日志并返回统一错误码与消息。
- 数据库连接池：Druid 连接池参数在配置文件中定义，包含最大活跃数、等待超时、空闲检测等。
- 启动入口：应用启动时初始化雪花 ID 生成器，随后启动 Spring Boot 容器。
章节来源
- FpsMonitor.vue:1-290
- http.js:1-111
- GlobalExceptionHandler.java:1-84
- application.yaml:10-34
- FmsApiApplication.java:1-22
架构总览
下图展示了从前端请求到后端处理、数据库访问及异常处理的完整链路，并标注了监控点。
sequenceDiagram
participant U as "用户"
participant FE as "前端 fms-vue"
participant BE as "后端 fms-api"
participant DB as "SQL Server"
U->>FE : 触发操作
FE->>FE : 采集 FPSrequestAnimationFrame
FE->>BE : 发起 HTTP 请求带 Authorization
BE->>BE : 路由/控制器处理
BE->>DB : 执行 SQL经 Druid 连接池
DB-->>BE : 返回结果或异常
BE-->>FE : 统一 ApiResponse
FE-->>U : 渲染结果/提示错误
Note over FE,BE : 监控点：前端 FPS、请求耗时、后端异常日志、数据库连接池状态
图表来源
详细组件分析
前端性能监控（FPS）
- 采样机制：使用 requestAnimationFrame 高频计数，按固定采样间隔计算 FPS，维护当前值、平均值、最小值与历史柱状图。
- 健壮性：对非法入参做归一化；后台切换时重置采样窗口，避免将暂停时长计入均值；支持拖拽移动与重置统计。
- 集成方式：开发环境按需异步加载，生产环境默认不引入，减少开销。
flowchart TD
Start(["组件挂载"]) --> Init["初始化采样窗口"]
Init --> RAF["进入 requestAnimationFrame 循环"]
RAF --> Count{"达到采样间隔?"}
Count -- 否 --> RAF
Count -- 是 --> Calc["计算 FPS/更新平均/最小/历史"]
Calc --> RAF
RAF --> Visibility{"页面可见性变化?"}
Visibility -- 前台 --> Reset["重置采样窗口"]
Visibility -- 后台 --> Wait["等待恢复前台"]
Reset --> RAF
Wait --> RAF
图表来源
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前端网络层与错误处理
- 请求拦截：自动注入 Authorization 头（Bearer Token）。
- 响应拦截：统一包装 ApiResponse；对 401/40101 清会话并跳转登录；对超时与网络异常给出友好提示；对 5xx 或不可达场景弹出全局错误消息。
- 超时与重试：默认超时 15s；可在调用处传入自定义配置。
sequenceDiagram
participant FE as "前端 http.js"
participant BE as "后端 fms-api"
FE->>FE : 请求拦截注入 Authorization
FE->>BE : 发送请求
alt 成功
BE-->>FE : 200 + ApiResponse
FE-->>FE : 标记 success/code/message/data
else 鉴权失败(401/40101)
BE-->>FE : 401/40101
FE-->>FE : 清理会话并跳转登录
else 网络/超时
BE-->>FE : 无响应/超时
FE-->>FE : 抛出错误并弹全局提示
end
图表来源
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后端全局异常处理与日志
- 统一异常分类：认证异常、业务异常、保存对象异常、数据库异常、通用异常。
- 日志记录：系统级异常记录方法、URI、堆栈等信息，便于问题定位。
- 统一返回：所有异常均返回标准 ApiResponse，包含错误码与消息。
classDiagram
class GlobalExceptionHandler {
+handleAuthenticationException()
+handleBusinessException()
+handleSaveObjectException()
+handleDatabaseException()
+handleException()
-logSystemException()
-systemErrorResponse()
}
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数据库连接池与慢查询
- 连接池参数：最大活跃连接数、等待超时、空闲检测、借还校验等均在配置中定义。
- 慢查询分析：建议在 SQL Server 侧开启查询计划与慢查询日志，结合业务表索引优化；可通过临时脚本验证日志表结构与索引。
- 备份恢复：建议定期全量+增量备份，并在测试环境演练恢复流程。
flowchart TD
A["应用启动"] --> B["读取 Druid 配置"]
B --> C["创建连接池实例"]
C --> D{"连接可用?"}
D -- 否 --> E["等待/重试/告警"]
D -- 是 --> F["业务请求获取连接"]
F --> G["执行 SQL"]
G --> H{"是否慢查询?"}
H -- 是 --> I["记录慢查询/分析执行计划"]
H -- 否 --> J["正常返回"]
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系统健康检查
- 现状：仓库未提供显式的健康检查端点。
- 建议：新增 /actuator/health 或自定义 /health 端点，检查应用自身与数据库连通性；供负载均衡与健康探针使用。
- 告警规则：当健康检查失败、接口超时率升高、错误率超过阈值时触发告警。
[本节为概念性说明，不直接分析具体文件]
日志收集与管理策略
- 应用日志：后端通过 SLF4J 记录系统异常与关键路径信息；前端在网络异常与鉴权失败时弹出全局提示。
- 日志级别：建议生产环境 INFO 及以上，调试阶段可临时提高至 DEBUG。
- 日志轮转：建议接入 Logback/Log4j2 的滚动策略（按天/大小），并归档保留一定周期。
- 结构化日志：建议统一 JSON 格式，包含 trace_id、user_id、module_code、duration_ms 等字段，便于检索与分析。
- 日志表：仓库中存在技术日志表结构示例，可用于持久化关键操作与异常信息。
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运维管理工具使用指南
- 服务启停：使用 Maven 插件打包后通过 java -jar 启动；开发环境可使用 spring-boot-devtools 提升迭代效率。
- 配置热更新：当前未启用配置中心；如需热更新，可考虑引入 Spring Cloud Config/Nacos 或基于 Actuator refresh。
- 故障自愈：建议结合健康检查与编排平台（如 Kubernetes Liveness/Readiness）实现自动重启与流量摘除。
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依赖关系分析
- 前端依赖：Vue 3、Vite、Pinia、Axios、NProgress 等。
- 后端依赖：Spring Boot WebMVC、JDBC、Druid、JWT、Jackson、SQL Server JDBC 驱动等。
- 模块耦合：前端通过 HTTP 与后端交互；后端通过连接池访问数据库；异常处理贯穿全链路。
graph LR
FE["fms-vue"] --> |HTTP| BE["fms-api"]
BE --> |JDBC| DB["SQL Server"]
BE --> |Druid| Pool["连接池"]
图表来源
章节来源
性能与容量规划
- 前端性能：
- 指标：FPS、首屏时间、资源加载耗时、接口响应时间。
- 手段：FPS 面板、网络层埋点（请求开始/结束时间）、静态资源缓存与压缩。
- 后端性能：
- 指标：接口 P95/P99 耗时、错误率、线程池/连接池利用率。
- 手段：接口耗时统计、慢查询分析、连接池参数调优。
- 数据库性能：
- 指标：连接池使用率、慢查询数量、锁等待、IO/CPU 使用。
- 手段：索引优化、执行计划分析、分库分表/读写分离（视规模）。
- 容量规划：
- 基线：压测得出单实例 QPS/TPS、CPU/内存/IO 水位。
- 扩容：水平扩展实例数，配合负载均衡与健康检查；数据库垂直升级或横向扩展。
- 弹性：根据 CPU/连接池使用率设置自动扩缩容策略。
[本节为通用指导，不直接分析具体文件]
故障排查指南
- 前端网络异常：
- 现象：请求超时、网络异常、鉴权失败。
- 处理：检查代理与跨域、确认 Token 有效性、查看全局错误提示。
- 后端异常：
- 现象：系统异常、保存失败、数据库异常。
- 处理：查看全局异常日志、定位 URI 与方法、检查数据库连接与 SQL。
- 数据库问题：
- 现象：连接池耗尽、慢查询增多。
- 处理：调整连接池参数、分析慢查询、优化索引与 SQL。
章节来源
结论
FMS 已具备前端 FPS 监控、统一网络层与后端全局异常处理的基础能力。建议在此基础上完善健康检查端点、结构化日志与慢查询分析，并结合连接池与数据库侧优化，形成完整的监控与运维体系。通过容量规划与弹性扩容策略，保障系统在高峰期的稳定性与可扩展性。
附录
- 关键配置位置：
- 后端端口与上下文：application.yaml
- 数据库连接池参数：application.yaml
- 前端基础 URL 与超时：http.js
- 前端 FPS 面板：FpsMonitor.vue
- 后端异常处理：GlobalExceptionHandler.java
- 启动入口与 ID 生成器：FmsApiApplication.java
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